{
  "aboutHtml": "<p>A Jina Reranker v2 Base Multilingual szövegrangsoroló modell a visszakeresés második szakaszához. Adj neki lekérdezést és dokumentum- vagy szövegrészlet-jelölteket; minden lekérdezés–dokumentum párt értékel, és relevanciapontszámot ad vissza. Hasznos eredménye jobban rendezett jelölthalmaz kereséshez vagy visszakereséssel kiegészített munkafolyamathoz. Nem írja meg a lekérdezésre adott választ, és nem készít dokumentumbeágyazásokat.</p><h4>Készítsd elő a lekérdezést és a szövegrészlet-jelölteket</h4><p>Úgy írd meg a lekérdezést, hogy megfogalmazza az információigényt. Ezután add meg a korábbi visszakeresési lépés által talált szövegeket. Minden jelölt mellett tarts állandó azonosítót, hogy relevanciapontszáma az eredeti dokumentumhoz, szakaszhoz vagy rekordhoz kapcsolható legyen.</p><p>Ügyféltámogatási kereséshez a tényleges kérdést és a releváns eljárást tartalmazó kivonatokat használd. Egy adott eszköz alaphelyzetbe állításáról szóló kérdést olyan részletekkel párosíts, amelyek megőrzik az eszköz nevét, verzióját és az alaphelyzetbe állítás feltételeit. Az eszközt pusztán említő részlet kevésbé hasznos lehet a kért műveletet elmagyarázónál. A modell számára összehasonlítandó tartalmat add meg, ne csak dokumentumcímet.</p><p>Összefüggő részleteket használj. Egy táblázatfejléc, meghatározás vagy kivétel megváltoztathatja a bekezdés lekérdezéshez való viszonyát, ezért ne távolítsd el pusztán azért, hogy minden jelölt egyformán rövid legyen. Az újrarangsoroló a megadott jelölteket értékeli; nem tud visszahozni a korábbi visszakeresési szakaszból kimaradt releváns dokumentumot.</p><h4>Lekérdezés–dokumentum pontozás</h4><p>Ez keresztkódoló: a lekérdezést és a szövegjelöltet együtt dolgozza fel. A közvetlen pontozási felület minden megfelelő párhoz lebegőpontos relevanciapontszámot ad vissza. A magasabb pontszám nagyobb relevanciát jelez az adott összehasonlításban. A pontszám rangsorolási jelzés, nem generált magyarázat vagy a dokumentum igazságának bizonyítéka.</p><p>A gyártó újrarangsoroló segédfüggvényt is biztosít, amely rendezett dokumentumokat ad vissza pontszámaikkal együtt. A legjobb találatok számának vezérlője kiválasztja, hány rangsorolt jelölt maradjon meg. A következő szakaszba továbbításkor őrizd meg azonosítóikat és szövegüket. Kérdésmegválaszoló folyamatnál a következő modellnek továbbra is szüksége van a lekérdezésre és a kiválasztott bizonyítékra; a rangsorolt lista önmagában nem megválaszolt kérdés.</p><p>Visszakeresési változások összehasonlításakor a lekérdezést és az értékelési szempontokat tartsd rögzítve. Vizsgáld meg, hogy az előresorolt részletek ténylegesen tartalmazzák-e a kért információt. Szűrési küszöböt a saját gyűjteményed példái alapján állíts be, ne a relevanciapontszámot tekintsd a válaszhelyesség általános mércéjének.</p><h4>Modellablak és hosszabb dokumentumok</h4><p>A modell legfeljebb 1024 tokenes kontextushosszt támogat. Dokumentált <code>rerank()</code> segédfüggvénye csúszóablakos megközelítéssel kezeli a hosszabb dokumentumokat, külön pontozza a részeket, majd dokumentumszintű eredménnyé egyesíti őket. A darabolás e segédfüggvény működése; nem keverendő össze korlátlan kontextusablakú egyetlen modellbemenettel.</p><p>A segédfüggvény lekérdezéshossz-, darabhossz- és átfedésvezérlőket kínál. Dokumentált alapértelmezett átfedése 80. A közzétett használati példa 512 maximális lekérdezéshosszt és 1024 darabhosszt ad meg; ezek példabeli segédfüggvény-beállítások, amelyeket el kell különíteni attól az ígérettől, hogy minden hívó vagy útvonal ezeket használja.</p><p>Hosszú kézikönyvnél őrizz meg elég közeli szöveget ahhoz, hogy az utasítás és feltételei együtt jelenjenek meg. Az eredmény értékelésekor egy előre rangsorolt dokumentum releváns részét vizsgáld, ne feltételezd, hogy minden szakasza egyformán jól válaszolja meg a lekérdezést.</p><h4>Többnyelvű és szakosodott szövegvisszakeresés</h4><p>A v2 modell többnyelvű. A gyártó példái angol lekérdezésekhez angol, német, spanyol, kínai és japán részleteket rangsorolnak. Ez olyan gyűjteményt támogat, amelynek releváns anyagai több nyelven íródtak, anélkül, hogy előbb minden jelöltet a lekérdezés nyelvére kellene fordítani.</p><p>A dokumentált feladatkör kódvisszakeresést, valamint függvényekhez vagy SQL-hez kapcsolódó szöveges reprezentációk rangsorolását is tartalmazza. Ezek továbbra is relevanciarangsorolási feladatok: a modell a megadott szöveget értékeli. Nem hajt végre függvényt, nem futtat SQL-t és nem állít elő eszközeredményt pusztán azért, mert ilyen jelöltek szerepelnek a visszakeresett halmazban.</p><h4>Kiadás és gyakorlati korlátok</h4><p>Ezt a v2 Base Multilingual profilt tartsd elkülönítve a Jina korábbi, csak angol újrarangsorolójától, a Jina Reranker v3-tól és a multimodális újrarangsorolási profiloktól. Eltérő modellek, különböző feladat- és bemeneti jellemzőkkel. E profil bemenete lekérdezés–szöveg pár; a kép- vagy videótartalomhoz saját megfelelő reprezentáció vagy modell kell.</p><p>A gyártó referencia-megvalósítása közvetlen pontszámokat és dokumentumrangsoroló segédfüggvényt támogat, opcionális gyorsított figyelemmel. E megvalósítási döntések befolyásolják a bemenetek előkészítését és feldolgozását; nem igazolják, hogy minden integráció azonos vezérlőket tesz elérhetővé.</p><p>A rangsorolt kimenetet többnyelvű kereséshez, támogatási tudásbázisokhoz, dokumentum-visszakereséshez és generálás előtti bizonyítékválasztáshoz használd. Ellenőrizd a legjobb részleteket, őrizd meg az eredeti jelöltleképezést, és különböztesd meg a relevanciát a tényszerű érvényességtől. Hasznos visszakeresési eredmény a megfelelő megadott bizonyítékot emeli előre, a következő feladatot — válaszadást, összefoglalást vagy döntést — pedig a megfelelő munkafolyamatra hagyja.</p>",
  "aboutText": "A Jina Reranker v2 Base Multilingual szövegrangsoroló modell a visszakeresés második szakaszához. Adj neki lekérdezést és dokumentum- vagy szövegrészlet-jelölteket; minden lekérdezés–dokumentum párt értékel, és relevanciapontszámot ad vissza. Hasznos eredménye jobban rendezett jelölthalmaz kereséshez vagy visszakereséssel kiegészített munkafolyamathoz. Nem írja meg a lekérdezésre adott választ, és nem készít dokumentumbeágyazásokat.\n\n### Készítsd elő a lekérdezést és a szövegrészlet-jelölteket\n\nÚgy írd meg a lekérdezést, hogy megfogalmazza az információigényt. Ezután add meg a korábbi visszakeresési lépés által talált szövegeket. Minden jelölt mellett tarts állandó azonosítót, hogy relevanciapontszáma az eredeti dokumentumhoz, szakaszhoz vagy rekordhoz kapcsolható legyen.\n\nÜgyféltámogatási kereséshez a tényleges kérdést és a releváns eljárást tartalmazó kivonatokat használd. Egy adott eszköz alaphelyzetbe állításáról szóló kérdést olyan részletekkel párosíts, amelyek megőrzik az eszköz nevét, verzióját és az alaphelyzetbe állítás feltételeit. Az eszközt pusztán említő részlet kevésbé hasznos lehet a kért műveletet elmagyarázónál. A modell számára összehasonlítandó tartalmat add meg, ne csak dokumentumcímet.\n\nÖsszefüggő részleteket használj. Egy táblázatfejléc, meghatározás vagy kivétel megváltoztathatja a bekezdés lekérdezéshez való viszonyát, ezért ne távolítsd el pusztán azért, hogy minden jelölt egyformán rövid legyen. Az újrarangsoroló a megadott jelölteket értékeli; nem tud visszahozni a korábbi visszakeresési szakaszból kimaradt releváns dokumentumot.\n\n### Lekérdezés–dokumentum pontozás\n\nEz keresztkódoló: a lekérdezést és a szövegjelöltet együtt dolgozza fel. A közvetlen pontozási felület minden megfelelő párhoz lebegőpontos relevanciapontszámot ad vissza. A magasabb pontszám nagyobb relevanciát jelez az adott összehasonlításban. A pontszám rangsorolási jelzés, nem generált magyarázat vagy a dokumentum igazságának bizonyítéka.\n\nA gyártó újrarangsoroló segédfüggvényt is biztosít, amely rendezett dokumentumokat ad vissza pontszámaikkal együtt. A legjobb találatok számának vezérlője kiválasztja, hány rangsorolt jelölt maradjon meg. A következő szakaszba továbbításkor őrizd meg azonosítóikat és szövegüket. Kérdésmegválaszoló folyamatnál a következő modellnek továbbra is szüksége van a lekérdezésre és a kiválasztott bizonyítékra; a rangsorolt lista önmagában nem megválaszolt kérdés.\n\nVisszakeresési változások összehasonlításakor a lekérdezést és az értékelési szempontokat tartsd rögzítve. Vizsgáld meg, hogy az előresorolt részletek ténylegesen tartalmazzák-e a kért információt. Szűrési küszöböt a saját gyűjteményed példái alapján állíts be, ne a relevanciapontszámot tekintsd a válaszhelyesség általános mércéjének.\n\n### Modellablak és hosszabb dokumentumok\n\nA modell legfeljebb 1024 tokenes kontextushosszt támogat. Dokumentált `rerank()` segédfüggvénye csúszóablakos megközelítéssel kezeli a hosszabb dokumentumokat, külön pontozza a részeket, majd dokumentumszintű eredménnyé egyesíti őket. A darabolás e segédfüggvény működése; nem keverendő össze korlátlan kontextusablakú egyetlen modellbemenettel.\n\nA segédfüggvény lekérdezéshossz-, darabhossz- és átfedésvezérlőket kínál. Dokumentált alapértelmezett átfedése 80. A közzétett használati példa 512 maximális lekérdezéshosszt és 1024 darabhosszt ad meg; ezek példabeli segédfüggvény-beállítások, amelyeket el kell különíteni attól az ígérettől, hogy minden hívó vagy útvonal ezeket használja.\n\nHosszú kézikönyvnél őrizz meg elég közeli szöveget ahhoz, hogy az utasítás és feltételei együtt jelenjenek meg. Az eredmény értékelésekor egy előre rangsorolt dokumentum releváns részét vizsgáld, ne feltételezd, hogy minden szakasza egyformán jól válaszolja meg a lekérdezést.\n\n### Többnyelvű és szakosodott szövegvisszakeresés\n\nA v2 modell többnyelvű. A gyártó példái angol lekérdezésekhez angol, német, spanyol, kínai és japán részleteket rangsorolnak. Ez olyan gyűjteményt támogat, amelynek releváns anyagai több nyelven íródtak, anélkül, hogy előbb minden jelöltet a lekérdezés nyelvére kellene fordítani.\n\nA dokumentált feladatkör kódvisszakeresést, valamint függvényekhez vagy SQL-hez kapcsolódó szöveges reprezentációk rangsorolását is tartalmazza. Ezek továbbra is relevanciarangsorolási feladatok: a modell a megadott szöveget értékeli. Nem hajt végre függvényt, nem futtat SQL-t és nem állít elő eszközeredményt pusztán azért, mert ilyen jelöltek szerepelnek a visszakeresett halmazban.\n\n### Kiadás és gyakorlati korlátok\n\nEzt a v2 Base Multilingual profilt tartsd elkülönítve a Jina korábbi, csak angol újrarangsorolójától, a Jina Reranker v3-tól és a multimodális újrarangsorolási profiloktól. Eltérő modellek, különböző feladat- és bemeneti jellemzőkkel. E profil bemenete lekérdezés–szöveg pár; a kép- vagy videótartalomhoz saját megfelelő reprezentáció vagy modell kell.\n\nA gyártó referencia-megvalósítása közvetlen pontszámokat és dokumentumrangsoroló segédfüggvényt támogat, opcionális gyorsított figyelemmel. E megvalósítási döntések befolyásolják a bemenetek előkészítését és feldolgozását; nem igazolják, hogy minden integráció azonos vezérlőket tesz elérhetővé.\n\nA rangsorolt kimenetet többnyelvű kereséshez, támogatási tudásbázisokhoz, dokumentum-visszakereséshez és generálás előtti bizonyítékválasztáshoz használd. Ellenőrizd a legjobb részleteket, őrizd meg az eredeti jelöltleképezést, és különböztesd meg a relevanciát a tényszerű érvényességtől. Hasznos visszakeresési eredmény a megfelelő megadott bizonyítékot emeli előre, a következő feladatot — válaszadást, összefoglalást vagy döntést — pedig a megfelelő munkafolyamatra hagyja.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "0ca1197d44f0d7b34380ae76e2f20c3b2591edf98a3d9f69a76003b61df70a1d",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "hu",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">jina-reranker-v2-base-multilingual</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Bezárás\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Jina AI /</span><code>jina-reranker-v2-base-multilingual</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID másolása</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Modellkártya szakaszai\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Kezdő lépések</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Bemenetek és metódusok</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Díjcsomagok</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Példák</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Eredmények</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Álnevek</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API-metódusok\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|rerank|/v1/rerank|jina-reranker-v2-base-multilingual\">Újrarangsorolás</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Kezdő lépések</h3><p class=\"mdesc-full\">A Jina Reranker v2 Base Multilingual pontozza a lekérdezést a szövegjelöltekkel összevetve, és relevancia szerint rendezi őket. Keresztkódolója többnyelvű visszakeresést kezel, a gyártó újrarangsoroló segédfüggvénye pedig a hosszabb dokumentumokat 1024 tokenes modellablakhoz igazítva darabolja.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Elfogadott bemenetek</dt><dd>Szöveg</dd></div><div><dt>Eredmények</dt><dd>Relevancia szerint rendezett eredmények</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>A modellről</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>A Jina Reranker v2 Base Multilingual szövegrangsoroló modell a visszakeresés második szakaszához. Adj neki lekérdezést és dokumentum- vagy szövegrészlet-jelölteket; minden lekérdezés–dokumentum párt értékel, és relevanciapontszámot ad vissza. Hasznos eredménye jobban rendezett jelölthalmaz kereséshez vagy visszakereséssel kiegészített munkafolyamathoz. Nem írja meg a lekérdezésre adott választ, és nem készít dokumentumbeágyazásokat.</p><h4>Készítsd elő a lekérdezést és a szövegrészlet-jelölteket</h4><p>Úgy írd meg a lekérdezést, hogy megfogalmazza az információigényt. Ezután add meg a korábbi visszakeresési lépés által talált szövegeket. Minden jelölt mellett tarts állandó azonosítót, hogy relevanciapontszáma az eredeti dokumentumhoz, szakaszhoz vagy rekordhoz kapcsolható legyen.</p><p>Ügyféltámogatási kereséshez a tényleges kérdést és a releváns eljárást tartalmazó kivonatokat használd. Egy adott eszköz alaphelyzetbe állításáról szóló kérdést olyan részletekkel párosíts, amelyek megőrzik az eszköz nevét, verzióját és az alaphelyzetbe állítás feltételeit. Az eszközt pusztán említő részlet kevésbé hasznos lehet a kért műveletet elmagyarázónál. A modell számára összehasonlítandó tartalmat add meg, ne csak dokumentumcímet.</p><p>Összefüggő részleteket használj. Egy táblázatfejléc, meghatározás vagy kivétel megváltoztathatja a bekezdés lekérdezéshez való viszonyát, ezért ne távolítsd el pusztán azért, hogy minden jelölt egyformán rövid legyen. Az újrarangsoroló a megadott jelölteket értékeli; nem tud visszahozni a korábbi visszakeresési szakaszból kimaradt releváns dokumentumot.</p><h4>Lekérdezés–dokumentum pontozás</h4><p>Ez keresztkódoló: a lekérdezést és a szövegjelöltet együtt dolgozza fel. A közvetlen pontozási felület minden megfelelő párhoz lebegőpontos relevanciapontszámot ad vissza. A magasabb pontszám nagyobb relevanciát jelez az adott összehasonlításban. A pontszám rangsorolási jelzés, nem generált magyarázat vagy a dokumentum igazságának bizonyítéka.</p><p>A gyártó újrarangsoroló segédfüggvényt is biztosít, amely rendezett dokumentumokat ad vissza pontszámaikkal együtt. A legjobb találatok számának vezérlője kiválasztja, hány rangsorolt jelölt maradjon meg. A következő szakaszba továbbításkor őrizd meg azonosítóikat és szövegüket. Kérdésmegválaszoló folyamatnál a következő modellnek továbbra is szüksége van a lekérdezésre és a kiválasztott bizonyítékra; a rangsorolt lista önmagában nem megválaszolt kérdés.</p><p>Visszakeresési változások összehasonlításakor a lekérdezést és az értékelési szempontokat tartsd rögzítve. Vizsgáld meg, hogy az előresorolt részletek ténylegesen tartalmazzák-e a kért információt. Szűrési küszöböt a saját gyűjteményed példái alapján állíts be, ne a relevanciapontszámot tekintsd a válaszhelyesség általános mércéjének.</p><h4>Modellablak és hosszabb dokumentumok</h4><p>A modell legfeljebb 1024 tokenes kontextushosszt támogat. Dokumentált <code>rerank()</code> segédfüggvénye csúszóablakos megközelítéssel kezeli a hosszabb dokumentumokat, külön pontozza a részeket, majd dokumentumszintű eredménnyé egyesíti őket. A darabolás e segédfüggvény működése; nem keverendő össze korlátlan kontextusablakú egyetlen modellbemenettel.</p><p>A segédfüggvény lekérdezéshossz-, darabhossz- és átfedésvezérlőket kínál. Dokumentált alapértelmezett átfedése 80. A közzétett használati példa 512 maximális lekérdezéshosszt és 1024 darabhosszt ad meg; ezek példabeli segédfüggvény-beállítások, amelyeket el kell különíteni attól az ígérettől, hogy minden hívó vagy útvonal ezeket használja.</p><p>Hosszú kézikönyvnél őrizz meg elég közeli szöveget ahhoz, hogy az utasítás és feltételei együtt jelenjenek meg. Az eredmény értékelésekor egy előre rangsorolt dokumentum releváns részét vizsgáld, ne feltételezd, hogy minden szakasza egyformán jól válaszolja meg a lekérdezést.</p><h4>Többnyelvű és szakosodott szövegvisszakeresés</h4><p>A v2 modell többnyelvű. A gyártó példái angol lekérdezésekhez angol, német, spanyol, kínai és japán részleteket rangsorolnak. Ez olyan gyűjteményt támogat, amelynek releváns anyagai több nyelven íródtak, anélkül, hogy előbb minden jelöltet a lekérdezés nyelvére kellene fordítani.</p><p>A dokumentált feladatkör kódvisszakeresést, valamint függvényekhez vagy SQL-hez kapcsolódó szöveges reprezentációk rangsorolását is tartalmazza. Ezek továbbra is relevanciarangsorolási feladatok: a modell a megadott szöveget értékeli. Nem hajt végre függvényt, nem futtat SQL-t és nem állít elő eszközeredményt pusztán azért, mert ilyen jelöltek szerepelnek a visszakeresett halmazban.</p><h4>Kiadás és gyakorlati korlátok</h4><p>Ezt a v2 Base Multilingual profilt tartsd elkülönítve a Jina korábbi, csak angol újrarangsorolójától, a Jina Reranker v3-tól és a multimodális újrarangsorolási profiloktól. Eltérő modellek, különböző feladat- és bemeneti jellemzőkkel. E profil bemenete lekérdezés–szöveg pár; a kép- vagy videótartalomhoz saját megfelelő reprezentáció vagy modell kell.</p><p>A gyártó referencia-megvalósítása közvetlen pontszámokat és dokumentumrangsoroló segédfüggvényt támogat, opcionális gyorsított figyelemmel. E megvalósítási döntések befolyásolják a bemenetek előkészítését és feldolgozását; nem igazolják, hogy minden integráció azonos vezérlőket tesz elérhetővé.</p><p>A rangsorolt kimenetet többnyelvű kereséshez, támogatási tudásbázisokhoz, dokumentum-visszakereséshez és generálás előtti bizonyítékválasztáshoz használd. Ellenőrizd a legjobb részleteket, őrizd meg az eredeti jelöltleképezést, és különböztesd meg a relevanciát a tényszerű érvényességtől. Hasznos visszakeresési eredmény a megfelelő megadott bizonyítékot emeli előre, a következő feladatot — válaszadást, összefoglalást vagy döntést — pedig a megfelelő munkafolyamatra hagyja.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Újrarangsorolás</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Bemenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>rerank</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Mező</th><th>Típus</th><th>Követelmény</th><th>Értékek és korlátok</th><th>Alapértelmezett</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Kötelező</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>jina-reranker-v2-base-multilingual</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">query</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">documents</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Kötelező</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Metódus paraméterei és életciklusa</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Paraméter</th><th>Szerződés</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>model, documents</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>material_conditions</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>Adja meg a tényleges keresőkifejezést és az eredeti szöveges dokumentumok nem üres tömbjét. Az eredményindexek erre az eredeti tömbre hivatkoznak.</td></tr></tbody></table></div><p>Életciklus: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Díjcsomagok</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.</p><dl data-price-conditions><dt>Gyors mód</dt><dd>Nincs megadva <span class=\"note-s\">Ha a gyors mód van kiválasztva</span></dd><dt>Flex mód</dt><dd>Nincs megadva <span class=\"note-s\">Ha a flex mód van kiválasztva</span></dd><dt>Maximális gondolkodási ráfordítás</dt><dd>Nincs megadva <span class=\"note-s\">Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot-díjak</h4><h4>Árak beállításonként</h4><p class=\"note-s\">Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Beállítás</th><th>Díjtáblázat</th><th>Elszámolási egység</th><th>Díj</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Beállítás\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Beállítás</span>Tokenek alapdíjai</th><td data-cell-label=\"Díjtáblázat\"><span class=\"card-cell-label\">Díjtáblázat</span>Alapdíj</td><td data-cell-label=\"Elszámolási egység\"><span class=\"card-cell-label\">Elszámolási egység</span>—</td><td data-cell-label=\"Díj\"><span class=\"card-cell-label\">Díj</span><div><span>Bemenet · Bemeneti tokenek</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Kimenet · Kimeneti tokenek</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Gyorsítótár olvasása</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Írás a gyorsítótárba</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Beállítás\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Beállítás</span>összesített token</th><td data-cell-label=\"Díjtáblázat\"><span class=\"card-cell-label\">Díjtáblázat</span>—</td><td data-cell-label=\"Elszámolási egység\"><span class=\"card-cell-label\">Elszámolási egység</span>/ 1K token</td><td data-cell-label=\"Díj\"><span class=\"card-cell-label\">Díj</span><div><span>Bemenet · összesített token</span> <b>$0.0001</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. <a href=\"/docs/hu/billing/reserve/\">A foglalás és az elszámolás működése →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Példakérések</h3><h4>Ailoot Ultra · Újrarangsorolás</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kódváltozatok\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1768-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1768-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Használd a tényleges bemenetet, és őrizd meg a teljes eredményt</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kód másolása\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1768-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1768-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}&quot;\nexport AILOOT_QUERY\n: &quot;${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}&quot;\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;jina-reranker-v2-base-multilingual&#39;, &#39;query&#39;: &#39;${ACTUAL_QUERY}&#39;, &#39;documents&#39;: &#39;${ACTUAL_DOCUMENTS}&#39;}\nrequest[&#39;query&#39;]=os.environ[&#39;AILOOT_QUERY&#39;]\nrequest[&#39;documents&#39;]=json.loads(os.environ[&#39;AILOOT_DOCUMENTS_JSON&#39;])\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Eredmények fogadása és mentése</h3><h4>Ailoot Ultra · Újrarangsorolás</h4><p class=\"note-s\">A teljes eredeti natív JSON-eredmény a beállított válaszmodellel, az eredeti dokumentumindexekkel, relevanciapontszámokkal, dokumentum-karakterláncokkal és natív tokenfelhasználással. Őrizzen meg minden tényleges eredményt és felhasználási mezőt.</p><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Őrizzen meg minden elkészült eredményt</h5><p class=\"note-s\">Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.</p><p class=\"note-s\">Őrizze meg a teljes választ és a fejléceket, minden tényleges kimenetet, az eredetileg visszaadott azonosítókat és az összes használati adatmezőt. Az eredeti műveletet állítsa helyre, a létrehozási kérés újbóli beküldése nélkül.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Ha az eredeti választ ellenőrizni kell</h5><p class=\"note-s\">Őrizze meg a tényleges X-Client-Request-ID értéket és a teljes választ. Kérdezze le az eredeti saját médiaállományokat és pontos aláírt tartalom-URL-címeiket; bizonytalan kimenetelű létrehozást soha ne küldjön be újra.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Válaszmezők</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Mező</th><th>Típus</th><th>Jelentés</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>string</td><td data-cell-label=\"Jelentés\"><span class=\"card-cell-label\">Jelentés</span>A beállított Source feldolgozó által megkövetelt pontos válaszmodell.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">results[].index</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>integer</td><td data-cell-label=\"Jelentés\"><span class=\"card-cell-label\">Jelentés</span>Az eredeti bemeneti dokumentum egyedi indexe.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">results[].relevance_score</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>number</td><td data-cell-label=\"Jelentés\"><span class=\"card-cell-label\">Jelentés</span>Véges relevanciapontszám.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">results[].document</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>string</td><td data-cell-label=\"Jelentés\"><span class=\"card-cell-label\">Jelentés</span>E beállított válaszfeldolgozó által megkövetelt eredeti szöveges dokumentum.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">usage.total_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>integer</td><td data-cell-label=\"Jelentés\"><span class=\"card-cell-label\">Jelentés</span>A jelenleg elfogadott tarifa által megkövetelt véges, nem negatív natív tokenszám.</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Hibák és következő lépések</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Válasz</th><th>Feltétel</th><th>Következő lépés</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>A JSON-törzs vagy a kifejezetten megadott kanonikus modellazonosító érvénytelen.</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Őrizze meg a választ, és javítsa a kérés megjelölt mezőjét.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>Az Ailoot API-kulcs érvénytelen.</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Használja az engedélyezett Ailoot API-kulcsát.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>403 · <code>permission_error</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>A kulcscsoport nem használhatja ezt a metódust.</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Őrizze meg a visszaadott hiba részleteit.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>404 · <code>not_found_error</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>A kiválasztott metódushoz nincs engedélyezett útvonal.</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Őrizze meg a visszaadott hiba részleteit.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>422 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>Az elfogadott tarifa nem tudja meghatározni a szükséges bemeneti mennyiséget vagy korlátot.</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Őrizze meg a választ; használja az elfogadott tarifa által megkövetelt bemeneti formátumot.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>503 · <code></code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>A szükséges tároló, útvonal, metódusár vagy összegzárolás nem érhető el.</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Őrizze meg a teljes eredeti választ. A bizonytalan összegzárolás nem jogosít fel az újraküldésre.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>502 · <code>billing_requires_check</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>Az eredeti eredményt, a felhasználást vagy az elszámolást ellenőrizni kell.</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Őrizze meg a tényleges kérésazonosítót és az eredeti választ. A meglévő saját rekordot kérdezze le; ne küldje be újra a létrehozási kérést.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Álnevek</h3><h4>Modell álnevei</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=jina-reranker-v2-base-multilingual&amp;route=Ultra&amp;caller=jina-reranker-v2-base-multilingual&amp;fmt=rerank\"><code>jina-reranker-v2-base-multilingual</code></a></span></p><h4>Metódusútvonalak álnevei</h4><p class=\"note-s\">Használja a fent látható metódusútvonalakat.</p><h4>Kapcsolódó modellazonosítók</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=jina-reranker-v2-base-multilingual&amp;route=Ultra&amp;caller=jina-reranker-v2-base-multilingual&amp;fmt=rerank\"><code>jina-reranker-v2-base-multilingual</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "jina-reranker-v2-base-multilingual",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "jina-reranker-v2-base-multilingual",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|jina-reranker-v2-base-multilingual",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "A JSON-törzs vagy a kifejezetten megadott kanonikus modellazonosító érvénytelen.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Őrizze meg a választ, és javítsa a kérés megjelölt mezőjét.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Az Ailoot API-kulcs érvénytelen.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Használja az engedélyezett Ailoot API-kulcsát.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "A kulcscsoport nem használhatja ezt a metódust.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "Őrizze meg a visszaadott hiba részleteit.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "A kiválasztott metódushoz nincs engedélyezett útvonal.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Őrizze meg a visszaadott hiba részleteit.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Az elfogadott tarifa nem tudja meghatározni a szükséges bemeneti mennyiséget vagy korlátot.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "Őrizze meg a választ; használja az elfogadott tarifa által megkövetelt bemeneti formátumot.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "A szükséges tároló, útvonal, metódusár vagy összegzárolás nem érhető el.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Őrizze meg a teljes eredeti választ. A bizonytalan összegzárolás nem jogosít fel az újraküldésre.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Az eredeti eredményt, a felhasználást vagy az elszámolást ellenőrizni kell.",
                "http_status": 502,
                "recovery": "Őrizze meg a tényleges kérésazonosítót és az eredeti választ. A meglévő saját rekordot kérdezze le; ne küldje be újra a létrehozási kérést.",
                "type": "billing_requires_check"
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [],
              "unknown": "Őrizze meg a tényleges X-Client-Request-ID értéket és a teljes választ. Kérdezze le az eredeti saját médiaállományokat és pontos aláírt tartalom-URL-címeiket; bizonytalan kimenetelű létrehozást soha ne küldjön be újra."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Őrizze meg a teljes választ és a fejléceket, minden tényleges kimenetet, az eredetileg visszaadott azonosítókat és az összes használati adatmezőt. Az eredeti műveletet állítsa helyre, a létrehozási kérés újbóli beküldése nélkül.",
              "family": "rerank",
              "fields": [
                {
                  "description": "A beállított Source feldolgozó által megkövetelt pontos válaszmodell.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Az eredeti bemeneti dokumentum egyedi indexe.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "Véges relevanciapontszám.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "E beállított válaszfeldolgozó által megkövetelt eredeti szöveges dokumentum.",
                  "name": "results[].document",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "A jelenleg elfogadott tarifa által megkövetelt véges, nem negatív natív tokenszám.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "result": "A teljes eredeti natív JSON-eredmény a beállított válaszmodellel, az eredeti dokumentumindexekkel, relevanciapontszámokkal, dokumentum-karakterláncokkal és natív tokenfelhasználással. Őrizzen meg minden tényleges eredményt és felhasználási mezőt."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "jina-reranker-v2-base-multilingual"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "jina-reranker-v2-base-multilingual"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "documents": "${ACTUAL_DOCUMENTS}",
                "model": "jina-reranker-v2-base-multilingual",
                "query": "${ACTUAL_QUERY}"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Adja meg a tényleges keresőkifejezést és az eredeti szöveges dokumentumok nem üres tömbjét. Az eredményindexek erre az eredeti tömbre hivatkoznak."
            ],
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "rerank",
            "fields": [
              {
                "description": "Exact response model required by the configured Source consumer.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Unique original input document index.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Finite relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Original text document required by this configured response consumer.",
                "name": "results[].document",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Finite nonnegative native token count required by the current accepted tariff.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "result": "Complete original native JSON result with the configured response model, original document indices, relevance scores, document strings and native token usage. Retain every actual result and usage field."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_QUERY\n: \"${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'jina-reranker-v2-base-multilingual', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'}\nrequest['query']=os.environ['AILOOT_QUERY']\nrequest['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON'])\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n",
            "label": "Use actual input and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Set your actual query and nonempty array of original text documents. Result indices refer to that original array.",
          "The minimum example omits top_n, return_documents, instruct and other optional controls.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Újrarangsorolás",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "rerank",
        "out": null,
        "output": [
          "rerank"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "total_token": 1e-07
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "jina-reranker-v2-base-multilingual",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.0001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "jina-reranker-v2-base-multilingual",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "0f025427cd8c4e239bcf4504119eff3493ce38d83bc1b6f0e9cc27f38e046f50",
    "input_html_sha256": "740f3850eff905f0239b7aeca81d16578ea9b024f5e188902b34639be013c7ce",
    "private_audit_sha256": "dea8c1659f97f9a44236149283ae3825d0a0eaebf09cab88efb7955b522b7404",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/hu/jina-reranker-v2-base-multilingual/",
    "description": "A Jina Reranker v2 Base Multilingual pontozza a lekérdezést a szövegjelöltekkel összevetve, és relevancia szerint rendezi őket. Keresztkódolója többnyelvű visszakeresést kezel, a gyártó újrarangsoroló segédfüggvénye pedig a hosszabb dokumentumokat 1024 tokenes modellablakhoz igazítva darabolja.",
    "locale": "hu",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/hu/jina-reranker-v2-base-multilingual/index.md",
    "title": "jina-reranker-v2-base-multilingual — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/hu/jina-reranker-v2-base-multilingual/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "A Jina Reranker v2 Base Multilingual szövegrangsoroló modell a visszakeresés második szakaszához. Adj neki lekérdezést és dokumentum- vagy szövegrészlet-jelölteket; minden lekérdezés–dokumentum párt értékel, és relevanciapontszámot ad vissza. Hasznos eredménye jobban rendezett jelölthalmaz kereséshez vagy visszakereséssel kiegészített munkafolyamathoz. Nem írja meg a lekérdezésre adott választ, és nem készít dokumentumbeágyazásokat.\n\n### Készítsd elő a lekérdezést és a szövegrészlet-jelölteket\n\nÚgy írd meg a lekérdezést, hogy megfogalmazza az információigényt. Ezután add meg a korábbi visszakeresési lépés által talált szövegeket. Minden jelölt mellett tarts állandó azonosítót, hogy relevanciapontszáma az eredeti dokumentumhoz, szakaszhoz vagy rekordhoz kapcsolható legyen.\n\nÜgyféltámogatási kereséshez a tényleges kérdést és a releváns eljárást tartalmazó kivonatokat használd. Egy adott eszköz alaphelyzetbe állításáról szóló kérdést olyan részletekkel párosíts, amelyek megőrzik az eszköz nevét, verzióját és az alaphelyzetbe állítás feltételeit. Az eszközt pusztán említő részlet kevésbé hasznos lehet a kért műveletet elmagyarázónál. A modell számára összehasonlítandó tartalmat add meg, ne csak dokumentumcímet.\n\nÖsszefüggő részleteket használj. Egy táblázatfejléc, meghatározás vagy kivétel megváltoztathatja a bekezdés lekérdezéshez való viszonyát, ezért ne távolítsd el pusztán azért, hogy minden jelölt egyformán rövid legyen. Az újrarangsoroló a megadott jelölteket értékeli; nem tud visszahozni a korábbi visszakeresési szakaszból kimaradt releváns dokumentumot.\n\n### Lekérdezés–dokumentum pontozás\n\nEz keresztkódoló: a lekérdezést és a szövegjelöltet együtt dolgozza fel. A közvetlen pontozási felület minden megfelelő párhoz lebegőpontos relevanciapontszámot ad vissza. A magasabb pontszám nagyobb relevanciát jelez az adott összehasonlításban. A pontszám rangsorolási jelzés, nem generált magyarázat vagy a dokumentum igazságának bizonyítéka.\n\nA gyártó újrarangsoroló segédfüggvényt is biztosít, amely rendezett dokumentumokat ad vissza pontszámaikkal együtt. A legjobb találatok számának vezérlője kiválasztja, hány rangsorolt jelölt maradjon meg. A következő szakaszba továbbításkor őrizd meg azonosítóikat és szövegüket. Kérdésmegválaszoló folyamatnál a következő modellnek továbbra is szüksége van a lekérdezésre és a kiválasztott bizonyítékra; a rangsorolt lista önmagában nem megválaszolt kérdés.\n\nVisszakeresési változások összehasonlításakor a lekérdezést és az értékelési szempontokat tartsd rögzítve. Vizsgáld meg, hogy az előresorolt részletek ténylegesen tartalmazzák-e a kért információt. Szűrési küszöböt a saját gyűjteményed példái alapján állíts be, ne a relevanciapontszámot tekintsd a válaszhelyesség általános mércéjének.\n\n### Modellablak és hosszabb dokumentumok\n\nA modell legfeljebb 1024 tokenes kontextushosszt támogat. Dokumentált `rerank()` segédfüggvénye csúszóablakos megközelítéssel kezeli a hosszabb dokumentumokat, külön pontozza a részeket, majd dokumentumszintű eredménnyé egyesíti őket. A darabolás e segédfüggvény működése; nem keverendő össze korlátlan kontextusablakú egyetlen modellbemenettel.\n\nA segédfüggvény lekérdezéshossz-, darabhossz- és átfedésvezérlőket kínál. Dokumentált alapértelmezett átfedése 80. A közzétett használati példa 512 maximális lekérdezéshosszt és 1024 darabhosszt ad meg; ezek példabeli segédfüggvény-beállítások, amelyeket el kell különíteni attól az ígérettől, hogy minden hívó vagy útvonal ezeket használja.\n\nHosszú kézikönyvnél őrizz meg elég közeli szöveget ahhoz, hogy az utasítás és feltételei együtt jelenjenek meg. Az eredmény értékelésekor egy előre rangsorolt dokumentum releváns részét vizsgáld, ne feltételezd, hogy minden szakasza egyformán jól válaszolja meg a lekérdezést.\n\n### Többnyelvű és szakosodott szövegvisszakeresés\n\nA v2 modell többnyelvű. A gyártó példái angol lekérdezésekhez angol, német, spanyol, kínai és japán részleteket rangsorolnak. Ez olyan gyűjteményt támogat, amelynek releváns anyagai több nyelven íródtak, anélkül, hogy előbb minden jelöltet a lekérdezés nyelvére kellene fordítani.\n\nA dokumentált feladatkör kódvisszakeresést, valamint függvényekhez vagy SQL-hez kapcsolódó szöveges reprezentációk rangsorolását is tartalmazza. Ezek továbbra is relevanciarangsorolási feladatok: a modell a megadott szöveget értékeli. Nem hajt végre függvényt, nem futtat SQL-t és nem állít elő eszközeredményt pusztán azért, mert ilyen jelöltek szerepelnek a visszakeresett halmazban.\n\n### Kiadás és gyakorlati korlátok\n\nEzt a v2 Base Multilingual profilt tartsd elkülönítve a Jina korábbi, csak angol újrarangsorolójától, a Jina Reranker v3-tól és a multimodális újrarangsorolási profiloktól. Eltérő modellek, különböző feladat- és bemeneti jellemzőkkel. E profil bemenete lekérdezés–szöveg pár; a kép- vagy videótartalomhoz saját megfelelő reprezentáció vagy modell kell.\n\nA gyártó referencia-megvalósítása közvetlen pontszámokat és dokumentumrangsoroló segédfüggvényt támogat, opcionális gyorsított figyelemmel. E megvalósítási döntések befolyásolják a bemenetek előkészítését és feldolgozását; nem igazolják, hogy minden integráció azonos vezérlőket tesz elérhetővé.\n\nA rangsorolt kimenetet többnyelvű kereséshez, támogatási tudásbázisokhoz, dokumentum-visszakereséshez és generálás előtti bizonyítékválasztáshoz használd. Ellenőrizd a legjobb részleteket, őrizd meg az eredeti jelöltleképezést, és különböztesd meg a relevanciát a tényszerű érvényességtől. Hasznos visszakeresési eredmény a megfelelő megadott bizonyítékot emeli előre, a következő feladatot — válaszadást, összefoglalást vagy döntést — pedig a megfelelő munkafolyamatra hagyja.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Jina AI",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [],
      "manufacturer_output": []
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ],
        "summary": "A konfiguráció teljes árazása a részletekben."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "rerank"
    ],
    "id": "jina-reranker-v2-base-multilingual",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "A JSON-törzs vagy a kifejezetten megadott kanonikus modellazonosító érvénytelen.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Őrizze meg a választ, és javítsa a kérés megjelölt mezőjét.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Az Ailoot API-kulcs érvénytelen.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Használja az engedélyezett Ailoot API-kulcsát.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "A kulcscsoport nem használhatja ezt a metódust.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "Őrizze meg a visszaadott hiba részleteit.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "A kiválasztott metódushoz nincs engedélyezett útvonal.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Őrizze meg a visszaadott hiba részleteit.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Az elfogadott tarifa nem tudja meghatározni a szükséges bemeneti mennyiséget vagy korlátot.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "Őrizze meg a választ; használja az elfogadott tarifa által megkövetelt bemeneti formátumot.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "A szükséges tároló, útvonal, metódusár vagy összegzárolás nem érhető el.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Őrizze meg a teljes eredeti választ. A bizonytalan összegzárolás nem jogosít fel az újraküldésre.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Az eredeti eredményt, a felhasználást vagy az elszámolást ellenőrizni kell.",
                "http_status": 502,
                "recovery": "Őrizze meg a tényleges kérésazonosítót és az eredeti választ. A meglévő saját rekordot kérdezze le; ne küldje be újra a létrehozási kérést.",
                "type": "billing_requires_check"
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [],
              "unknown": "Őrizze meg a tényleges X-Client-Request-ID értéket és a teljes választ. Kérdezze le az eredeti saját médiaállományokat és pontos aláírt tartalom-URL-címeiket; bizonytalan kimenetelű létrehozást soha ne küldjön be újra."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Őrizze meg a teljes választ és a fejléceket, minden tényleges kimenetet, az eredetileg visszaadott azonosítókat és az összes használati adatmezőt. Az eredeti műveletet állítsa helyre, a létrehozási kérés újbóli beküldése nélkül.",
              "family": "rerank",
              "fields": [
                {
                  "description": "A beállított Source feldolgozó által megkövetelt pontos válaszmodell.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Az eredeti bemeneti dokumentum egyedi indexe.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "Véges relevanciapontszám.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "E beállított válaszfeldolgozó által megkövetelt eredeti szöveges dokumentum.",
                  "name": "results[].document",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "A jelenleg elfogadott tarifa által megkövetelt véges, nem negatív natív tokenszám.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "result": "A teljes eredeti natív JSON-eredmény a beállított válaszmodellel, az eredeti dokumentumindexekkel, relevanciapontszámokkal, dokumentum-karakterláncokkal és natív tokenfelhasználással. Őrizzen meg minden tényleges eredményt és felhasználási mezőt."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "jina-reranker-v2-base-multilingual"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "jina-reranker-v2-base-multilingual"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "documents": "${ACTUAL_DOCUMENTS}",
                "model": "jina-reranker-v2-base-multilingual",
                "query": "${ACTUAL_QUERY}"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Adja meg a tényleges keresőkifejezést és az eredeti szöveges dokumentumok nem üres tömbjét. Az eredményindexek erre az eredeti tömbre hivatkoznak."
            ],
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "rerank",
            "fields": [
              {
                "description": "Exact response model required by the configured Source consumer.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Unique original input document index.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Finite relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Original text document required by this configured response consumer.",
                "name": "results[].document",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Finite nonnegative native token count required by the current accepted tariff.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "result": "Complete original native JSON result with the configured response model, original document indices, relevance scores, document strings and native token usage. Retain every actual result and usage field."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_QUERY\n: \"${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'jina-reranker-v2-base-multilingual', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'}\nrequest['query']=os.environ['AILOOT_QUERY']\nrequest['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON'])\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n",
            "label": "Use actual input and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Set your actual query and nonempty array of original text documents. Result indices refer to that original array.",
          "The minimum example omits top_n, return_documents, instruct and other optional controls.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Újrarangsorolás",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "rerank",
        "out": null,
        "output": [
          "rerank"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "total_token": 1e-07
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "jina-reranker-v2-base-multilingual",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.0001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "jina-reranker-v2-base-multilingual",
        "request_model_id": "jina-reranker-v2-base-multilingual",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "jina-reranker-v2-base-multilingual",
    "price": {
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": true
    },
    "short": "A Jina Reranker v2 Base Multilingual pontozza a lekérdezést a szövegjelöltekkel összevetve, és relevancia szerint rendezi őket. Keresztkódolója többnyelvű visszakeresést kezel, a gyártó újrarangsoroló segédfüggvénye pedig a hosszabb dokumentumokat 1024 tokenes modellablakhoz igazítva darabolja."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "A Jina Reranker v2 Base Multilingual pontozza a lekérdezést a szövegjelöltekkel összevetve, és relevancia szerint rendezi őket. Keresztkódolója többnyelvű visszakeresést kezel, a gyártó újrarangsoroló segédfüggvénye pedig a hosszabb dokumentumokat 1024 tokenes modellablakhoz igazítva darabolja.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "0718800e0fb23a380bfeffc5bdf7f463454a38353102391aee824280e29f2054",
    "renderer_sha256": "59b0e30a0b251f9d98bf0bafcc7ef50440c33057c2bf9c9fadabbcaeefffb5bb"
  },
  "sourceRevision": "67391ab77f4e0e160b5670bec206ccc8c7f4ba1e8ad8faae97d632bd13b1da01"
}
